論文の概要: StyleLoco: Generative Adversarial Distillation for Natural Humanoid Robot Locomotion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15082v1
- Date: Wed, 19 Mar 2025 10:27:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-20 15:22:34.071898
- Title: StyleLoco: Generative Adversarial Distillation for Natural Humanoid Robot Locomotion
- Title（参考訳）: StyleLoco: 自然なヒューマノイドロボットロコモーションのための生成的対向蒸留
- Authors: Le Ma, Ziyu Meng, Tengyu Liu, Yuhan Li, Ran Song, Wei Zhang, Siyuan Huang,
- Abstract要約: StyleLocoは、ヒューマノイドの移動を学ぶための新しいフレームワークである。
強化学習の機敏さと人間のような運動の自然な流動性を組み合わせる。
StyleLocoは、ヒューマノイドロボットが多様な移動作業を行うことを可能にすることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.30409161905949
- License:
- Abstract: Humanoid robots are anticipated to acquire a wide range of locomotion capabilities while ensuring natural movement across varying speeds and terrains. Existing methods encounter a fundamental dilemma in learning humanoid locomotion: reinforcement learning with handcrafted rewards can achieve agile locomotion but produces unnatural gaits, while Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL) with motion capture data yields natural movements but suffers from unstable training processes and restricted agility. Integrating these approaches proves challenging due to the inherent heterogeneity between expert policies and human motion datasets. To address this, we introduce StyleLoco, a novel two-stage framework that bridges this gap through a Generative Adversarial Distillation (GAD) process. Our framework begins by training a teacher policy using reinforcement learning to achieve agile and dynamic locomotion. It then employs a multi-discriminator architecture, where distinct discriminators concurrently extract skills from both the teacher policy and motion capture data. This approach effectively combines the agility of reinforcement learning with the natural fluidity of human-like movements while mitigating the instability issues commonly associated with adversarial training. Through extensive simulation and real-world experiments, we demonstrate that StyleLoco enables humanoid robots to perform diverse locomotion tasks with the precision of expertly trained policies and the natural aesthetics of human motion, successfully transferring styles across different movement types while maintaining stable locomotion across a broad spectrum of command inputs.
- Abstract（参考訳）: ヒューマノイドロボットは、様々な速度や地形の自然移動を確保しながら、幅広い移動能力を獲得することが期待されている。
既存の方法は、ヒューマノイドの移動を学ぶ上で、基本的なジレンマに遭遇する。手作りの報酬による強化学習は、アジャイルの移動を達成できるが、不自然な歩行を生み出す。
これらのアプローチを統合することは、専門家のポリシーと人間のモーションデータセットの間に固有の不均一性があることから、難しいことが証明されている。
そこで我々は,このギャップをGAD(Generative Adversarial Distillation)プロセスを通じて橋渡しする,新たな2段階フレームワークであるStyleLocoを紹介した。
私たちのフレームワークは、強化学習を使用して教師の方針をトレーニングして、アジャイルとダイナミックな移動を実現することから始まります。
次に、教師ポリシーとモーションキャプチャーデータの両方から、異なる差別者が同時にスキルを抽出するマルチ差別化アーキテクチャを採用する。
このアプローチは、強化学習の俊敏性と人間のような運動の自然な流動性とを効果的に組み合わせ、敵の訓練に共通する不安定性問題を緩和する。
シミュレーションや実世界の実験を通じて、StyleLocoは、高度に訓練されたポリシーと人間の動作の自然な美学の精度で多様な動作タスクを実行し、異なる動作タイプ間でスタイルの転送を成功させながら、広範囲のコマンド入力の安定な移動を維持できることを示した。
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